python - Pandas 将数据框转换为没有 None 的元组数组

Question

我正在使用 Apriori 算法分析一些数据。这需要我将数据框转换为元组数组，每个元组对应于数据框的“行”。

In [1]: data
Out[1]: 
     c1   c2   c3   c4   c5
r1   a    b    c    d    None
r2   a    b    c    None None

我已经尝试了下面的代码，但其中仍然有一些“无”。我想删除它们。

In [2]: data = [tuple(x) for x in data.values]
Out[2]: 
[('a','b','c','d',None),('a','b','c',None,None)]

我希望这样的数据:

[('a','b','c','d'),('a','b','c')]

Answer 1

使用带过滤的嵌套列表理解:

data = [tuple([y for y in x if y is not None]) for x in data.values]
print (data)
[('a', 'b', 'c', 'd'), ('a', 'b', 'c')]

如果数据量大，则更慢的替代方案 - reshape 以删除 None 并按元组的第一级 MultiIndex 聚合:

data = data.stack().groupby(level=0).apply(tuple).tolist()
print (data)
[('a', 'b', 'c', 'd'), ('a', 'b', 'c')]